Computação da Personalidade

O elo de ligação entre a Personalidade e a Computação pode ser verificado pela relação entre os traços de personalidade e a utilização da tecnologia. O conceito de Computação da Personalidade (tradução livre paraPersonality Computing) é apresentado por Vinciarelli e Mohammadi (2014) como a disciplina que aborda três problemas fundamentais, originários dos diferentes aspectos do modelo de lentes (Brunswik, 1956), conforme apresentado na Figura 2.2:

• Reconhecimento Automático de Personalidade (APR) • Percepção Automática da Personalidade (APP) • Síntese Automática da Personalidade (APS)

Inicialmente desenvolvido para explicar como os seres vivos capturam informações do meio ambiente, o modelo de lentes de Brunswik foi utilizado para as características socialmente relevantes de externalização e atribuição entre seres humanos e entre humanos e máquinas. As

Figura 2.2: Personalidade e Modelo de Lentes de Brunswik Fonte: Adaptado de Vinciarelli e Mohammadi (2014)

seções seguintes descrevem este modelo e sua relação com os problemas fundamentais tratados pela Computação da Personalidade.

2.2.1 Reconhecimento Automático de Personalidade (APR)

O Reconhecimento Automático de Personalidade (APR -Automatic Personality Recog-

nition) está voltado ao processo de externalização e relacionado a tarefa de inferir personalidades,

autoavaliadas previamente, a partir de pistas distais (distantes) detetáveis automaticamente. Esta tarefa é denominada Reconhecimento pois tem como objetivo realizar a inferência dos traços de personalidade autoavaliados previamente (utilizando os questionários abordados na Seção 2.1.2, por exemplo), considerados como traços verdadeiros da personalidade do indivíduo (Rammstedt e John, 2007). Em muitos casos a APR utiliza abordagens da Computação Afetiva, Processamento de Sinal Social e outras áreas ligadas a identificação de fenômenos emocionais e sociais através de evidências de comportamento detectáveis automaticamente.

Qualquer medida de covariância entre os traços de personalidade e as pistas distais, utilizando o coeficiente deSpearman (ρ) (Myers e Sirois, 2006) por exemplo, é conhecido como “Validade Ecológica” das pistas. Em pesquisa computacional os estudos de covariância são frequentemente atribuídos a seleção de características para reconhecimento de padrões. As abordagens de APR apresentadas na literatura incluem uma grande variedade de pistas distais envolvendo:

Reconhecimento em Texto - A psicologia da linguagem mostra que a escolha das palavras

que falamos ou escrevemos não é direcionada somente pelo significado que queremos demonstrar, mas também por fenômenos psicológicos que queremos expressar tais como relações, atitudes, emoções e traços de personalidade (Tausczik e Pennebaker, 2010);

Comunicação Não Verbal - A Psicologia sugere que a comunicação não verbal é uma externali-

zação da personalidade (Ekman et al., 1980), podendo ser utilizada para reconhecimento automático da personalidade, utilizando as pistas identificadas pelo comportamento não verbal, por exemplo. Este reconhecimento pode ser realizado utilizando os aspectos não verbais da fala, distâncias interpessoais, e combinação multimodal e movimentos corporais;

Mídias Sociais - As mídias sociais fornecem uma grande fonte de informações para a identifica-

ção da personalidade, visto ser um importante canal onde as pessoas interagem entre si, de forma livre. Além das informações textuais, podem ser obtidas referências sobre idade, localização geográfica, etnia, religião, educação, trabalho, amigos, dentre outras;

Dispositivos Móveis e Vestíveis - Os dispositivos móveis fazem parte do cotidiano das pessoas,

com destaque para os smartphones. Além das funções básicas de ligações de voz, vídeo e mensagens, estes dispositivos agregam um conjunto de sensores, como os de localização, proximidade e aceleração, que podem ser usados como fontes de medidas da vida de seus usuários (Raento et al., 2009). Estas informações poderiam se utilizadas, ao menos em parte, para identificação de perfil de personalidade;

Jogos de Computador - Os jogos de computador representam uma importante indústria, e

iniciativas na literatura estão propondo abordagens para inferir os traços de personalidade a partir de estratégias e opções adotadas pelos jogadores.

2.2.2 Percepção Automática de Personalidade (APP)

O Modelo de Lentes realiza distinção entre as pistas distais e proximais, visto que o processo de percepção é a representação mental de algo que é percebido (Thorndike, 2013). Nós não temos a percepção da energia das ondas acústicas quando escutamos uma música em um alto falante, mas sentimos a intensidade do volume de som que chega em nossos ouvidos. Neste caso a energia elétrica no alto falante é a pista distal e o ruído sonoro é a pista proximal. A pista proximal ativa o processo de atribuição, ou seja, o desenvolvimento do processo de julgamento para atribuição dos traços de personalidade que um observador atribui a um outro indivíduo que esteja observando.

A “Percepção Automática da Personalidade” é a tarefa de realizar a inferência dos atributos de personalidade, observados em um indivíduo, a partir das pistas proximais. Ao contrário da APR, o objetivo da APP não é a identificação da “verdadeira” personalidade do indivíduo, mas sim, a personalidade que é atribuída a este indivíduo por outros. Na APR a referência para o perfil de personalidade é obtida através de uma autoavaliação, ou seja, por informações que um indivíduo fornece sobre si mesmo, com a aplicação de um formulário de identificação de personalidade. As abordagens de APP em geral utilizam a predição da personalidade utilizando a média das trilhas atribuídas por um conjunto de avaliadores.

Como exemplos de utilização da APP podem ser destacados:

Paralinguagem - A paralinguagem inclui os aspectos associados à fala, tais como o tom, o

ritmo e o volume, que permitem a identificação de outras características na fala, além das palavras pronunciadas. Conforme verificado por Ekman et al. (1980), os elementos da análise da fala, incluindo os elementos da paralinguagem, tem uma forte correlação em como as pessoas realizam os seus julgamentos;

Comportamento Não Verbal - O comportamento não verbal está associado aos elementos que

fornecem indicativos sobre a personalidade tais como gestos e expressões faciais, que podem influenciar no julgamento da personalidade alheia;

Mídias Sociais - Em contraste aos estudos de APR em mídias sociais, as pesquisas em APP

nesta área, são bem reduzidas. Nesta área os traços de personalidade são auferidos pela análise, por parte dos julgadores, das informações depositadas pelos usuários, como por exemplo as imagens indicadas como favoritas, ou as imagens de perfil.

2.2.3 Sintetização Automática de Personalidade (APS)

Uma das maiores descobertas do estudo da cognição social é de que os indivíduos naturalmente associam características socialmente relevantes, tais como os traços de personalidade, aos indivíduos com os quais se relacionam (Uleman et al., 2008). Este fenômeno não se aplica somente às pessoas, mas também a qualquer dispositivo que exiba características humanas (Reeves e Nass, 1998).

A APS pode ser descrita como a tarefa de gerar automaticamente as pistas distais necessárias para provocar a atribuição dos traços de personalidade desejados. Utilizando o modelo de lentes de Brunswik (Figura 2.2), a APS abrange os processos de externalização e atribuição. No caso da externalização, as pistas não são geradas por humanos, mas sim por qualquer dispositivo que possa apresentar comportamentos similares aos humanos. O processo de atribuição envolve observadores humanos que associam, mesmo inconscientemente, os traços de personalidade gerados pelo dispositivo. O objetivo principal do processo é que os traços associados pelos observadores humanos correspondam aos desejados pelos projetistas dos dispositivos.

Como aplicações da APS temos:

Baseado em Fala - O processo de APS baseado em fala consiste em realizar a sintetização da fala

humana, com imposição de traços de personalidade determinados. Conforme verificado por Nass e Lee (2001), as vozes sintetizadas podem manifestar a personalidade;

Agentes Inteligentes - Um agente inteligente, é tipicamente uma solução de software, que

adota a melhor ação possível mediante uma determinada situação. Estes mecanismos estão presentes nos dispositivos de busca na internet, sistemas de resposta audível e “avatares” em IHC, por exemplo. A APS pode ser utilizada para gerar traços artificiais

de personalidade nestes agentes;

Robôs - Tal qual no caso dos Agentes Inteligentes, a utilização da APS em robótica permite

gerar artificialmente traços de personalidade nos robôs por meio de expressões faciais, corporais e paralinguagem na fala.

2.2.4 Considerações e Restrições

A Computação da Personalidade apresenta os diferentes aspectos de identificação e sintetização da personalidade utilizando processos automatizados. Como restrição de escopo da presente pesquisa, somente serão tratados na sequência, os aspectos relacionados ao Reconheci- mento Automático da Personalidade (APR) a partir de informações de texto, e as tecnologias envolvidas neste processo.

Neste universo, as técnicas de identificação que utilizam estratégias de classificação e regressão, em geral binárias, buscam a descoberta das pistas distais para inferência dos traços

de personalidade. Outro aspecto a ser considerado nestas estratégias observadas nos trabalhos publicados q é de que as dimensões de personalidade, OCEAN no caso do BIG FIVE, não são correlacionadas e são independentes (Saucier e Srivastava, 2015). Apesar de estudos mais recentes procurarem demonstrar os indícios de correlação entra estas dimensões, por restrição metodológica, neste presente trabalho de pesquisa a identificação do perfil de personalidade adotará a premissa simplificatória de que as dimensões não são correlacionadas.

Os ensaios relacionados a soluções de APR tem utilizado bases de referência previamente mapeadas para levantamento de métricas sobre a validade destas soluções. Os resultados apresentados estão também baseados na fidedignidade destes mapeamentos, que são amparados pelos histórico dos autores que os realizaram, no caso das bases de dados ESSAYS (Pennebaker e King, 1999) emyPersonality (Kosinski et al., 2015). Esta premissa metodológica também foi assumida neste projeto de pesquisa, que utiliza nos seus ensaios estas duas bases de dados.